xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-08-11 19:30:59 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

fix Ru translation (#1894)

Browse Source 
* docs(ru): replace prose quotes with guillemets

* docs(ru): replace prose semicolons with periods

* docs(ru): align animation title forms

* docs(ru): align figure and table references
This commit is contained in:
Yudong Jin
2026-04-14 18:10:12 +08:00
committed by GitHub
parent 1d12e2def5
commit 22b3b568ef
94 changed files with 565 additions and 570 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/docs/chapter_computational_complexity/summary.md
+2 -2
View File
@@ -40,13 +40,13 @@
- Java и C# - объектно-ориентированные языки программирования, в которых блоки кода (методы) обычно являются частью класса. Статические методы по поведению похожи на функции, потому что они привязаны к классу и не могут обращаться к конкретным переменным экземпляра.
- C++ и Python поддерживают как процедурное программирование (функции), так и объектно-ориентированное программирование (методы).
**Q**: Отражает ли диаграмма "распространенных типов пространственной сложности" абсолютный размер занятой памяти?
**Q**: Отражает ли диаграмма «распространенных типов пространственной сложности» абсолютный размер занятой памяти?
Нет, эта диаграмма показывает пространственную сложность, а значит отражает именно тенденцию роста, а не абсолютный объем занятого пространства.
Если взять $n = 8$ , можно заметить, что значения на кривых не совпадают напрямую с соответствующими функциями. Это связано с тем, что каждая кривая содержит константный член, который сжимает диапазон значений до визуально удобного масштаба.
На практике, поскольку мы обычно не знаем, какова "константная" сложность каждого метода, только по сложности мы, как правило, не можем выбрать оптимальное решение для случая $n = 8$ . Но для $n = 8^5$ выбор уже очевиден: в этой области доминирует именно тенденция роста.
На практике, поскольку мы обычно не знаем, какова «константная» сложность каждого метода, только по сложности мы, как правило, не можем выбрать оптимальное решение для случая $n = 8$ . Но для $n = 8^5$ выбор уже очевиден: в этой области доминирует именно тенденция роста.
**Q**: Бывают ли случаи, когда в реальных сценариях алгоритм специально проектируют так, чтобы жертвовать временем ради пространства или пространством ради времени?